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Enregistrement W4409335294 · doi:10.1080/21623945.2025.2489467

Association of adipose tissue infiltration with cardiac function: scoping review

2025· article· en· W4409335294 sur OpenAlexaff
Mansour M. Alotaibi, Naif Z. Alrashdi, Marzouq K. Almutairi, Mohammed Μ. Alqahtani, Anwar B. Almutairi, Hamoud M. Alajel, Amani Bajunayd

Notice bibliographique

RevueAdipocyte · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNorthern Border UniversityMajmaah University
Mots-clésAdipose tissueInfiltration (HVAC)MedicineFunction (biology)Internal medicineBiologyCell biologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence suggests that adipose tissue (AT) infiltration in skeletal muscles may negatively influence cardiac function, yet its use as a biomarker remains unclear. This scoping review examined the relationship between AT infiltration and cardiac function in adults. A systematic search of PubMed, CINAHL and SCOPUS identified peer-reviewed studies reporting AT infiltration and cardiac function measures. Excluded were review-type studies, animal studies, abstracts and case series. Study quality was assessed using the Study Quality Assessment Tool (SQAT). Three good-quality studies were included. Findings demonstrated a negative association between AT infiltration and cardiac function parameters, including exercise capacity, left ventricular ejection fraction (LVEF) and heart failure events, in cancer survivors and healthy individuals. There is evidence supporting an association between increased AT infiltration of skeletal muscles and impaired cardiac function, highlighting the need for further research to validate AT infiltration as a potential biomarker. Despite the limited available studies, our findings highlight a distinct association between skeletal muscle AT infiltration and cardiac dysfunction, independent of general obesity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0180,019
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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